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【示例】测试生成器工作原理(send)
xxxxxxxxxx# send的作用是唤醒并继续执行，发送一个信息到生成器内部def foo(): print("start") i = 0 while i<2: temp = yield i print(f"temp:{temp}") i=i+1 print("end")g = foo()print(next(g))print("*"*20)print(g.send(100))print(next(g))"""运算结果：start0********************temp:1001temp:NoneendTraceback (most recent call last): File "C:\Users\webChubby\PycharmProjects\网络编程\test.py", line 14, in print(next(g))StopIteration"""什么是生成器？
生成器仅仅保存了一套生成数值的算法，并且没有让这个算法现在就开始执行，而是我什么时候调它，它什么时候开始计算一个新的值，并给你返回。
生成器特点：
- 生成器函数生成一系列结果。通过
yield关键字返回一个值后，还能从其退出的地方继续运行，因此可以随时间产生一系列的值。- 生成器和迭代是密切相关的，迭代器都有一个
__next__()成员方法，这个方法要么返回迭代的下一项，要么引起异常结束迭代。- 生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用
next()函数和send()函数恢复生成器。- 生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器
实时效果反馈
1. 如下关于生成器和yield的说法，错误的是：
A 含有yield语句的函数，不一定是生成器
B 每次调用yield，函数执行会暂停，可以使用next()函数和send()函数恢复生成器
C 生成器函数生成一系列结果，本质就是：通过yield关键字返回一个值后，还能从其退出的地方继续运行，因此可以随时间产生一系列的值
答案
1=>A